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Enregistrement W4214778629 · doi:10.55563/clinexprheumatol/8xj0b9

Defining anti-synthetase syndrome: a systematic literature review

2022· review· en· W4214778629 sur OpenAlexaff
Giovanni Zanframundo, Sara Faghihi-Kashani, Carlo Alberto Scirè, Francesco Bonella, Tamera J. Corte, Tracy J. Doyle, David Fiorentino, Miguel Á. González‐Gay, Marie Hudson, Masataka Kuwana, Ingrid E. Lundberg, Andrew L. Mammen, Neil McHugh, Frederick W. Miller, Carlomaurizio Monteccucco, Chester V. Oddis, Jorge Rojas‐Serrano, Jens Schmidt, Albert Selva-O’Callaghan, Victoria P. Werth, Garifallia Sakellariou, Rohit Aggarwal, Lorenzo Cavagna

Notice bibliographique

RevueClinical and Experimental Rheumatology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Myopathies and Dermatomyositis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGenentechArgenxFondazione IRCCS Policlinico San MatteoNational Institutes of HealthAlnylam PharmaceuticalsBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineMEDLINESystematic reviewIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Anti-synthetase syndrome (ASSD) is a heterogeneous autoimmune disease characterised by multi-system involvement with a wide variety of manifestations. Validated classification criteria are necessary to improve recognition and prevent misclassification, especially given the lack of reliable and standardised autoantibody testing. We systematically reviewed the literature to analyse proposed ASSD criteria, characteristics, and diagnostic performance. METHODS: We searched PubMed and Embase databases (01/01/1984 to 06/11/2018) and the ACR and EULAR meeting abstracts (2017-2018). Sensitivities, specificities, positive, negative likelihood ratios and risk of bias were calculated for ASSD criteria and key variables reported in the literature. We performed meta-analysis when appropriate. RESULTS: We retrieved 4,358 studies. We found 85 proposed ASSD criteria from a total of 82 studies. All but one study included anti-synthetase autoantibody (ARS) positivity in the ASSD criteria. Most studies required only one ASSD feature plus anti-ARS to define ASSD (n=64, 78%), whereas 16 studies required more than one ASSD variable plus anti-ARS. The only criteria not including anti-ARS positivity required 5 ASSD clinical features. We found limited data and wide variability in the diagnostic performance of each variable and definition proposed in the literature. Given these limitations we only meta-analysed the performance of individual muscle biopsy and clinical variables in diagnosing ASSD, which performed poorly. CONCLUSIONS: The current ASSD criteria include a variety of serological, clinical, and histological features with wide variability amongst proposed definitions and the performance of these definitions has not been tested. This systematic literature review suggests the need for additional data and consensus-driven classification criteria for ASSD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,010
Bibliométrie0,0140,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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